如何解决如何填充特定年份的时间序列中的缺失值？
我就像数据科学的新手一样，正在尝试解决 Kaggle 竞赛。我必须对时间序列进行分析。特别是有几年的降雨量值，但整年没有任何值，在我的情况下是 2009 年。 所以我的数据集是
虽然 2009 年的降雨量为：
为了填补整个缺失的年份，我想使用前几年和明年（2008 年和 2010 年）的值。我知道 pandas 库中有 pd.fillna() 和 pd.interpolate(method=time) 函数，但它们将用全年的平均值和插值来填充缺失值。如果我这样做，我将改变整个降雨分布，因为降雨量测量特定日期的降雨量。
我的想法是使用 2008 年到 2010 年同一天的平均值。例如：
rainfall['2009-01-01'] = (rainfall['2008-01-01'] + rainfall['2010-01-01']) / 2
这应该意味着 2009 年的降雨量与 2008 年和 2010 年的降雨量相同。 我不知道我的考虑是否正确，因为这些事件每年都非常不同。 如果我使用插值方法，我得到：
rainfall['2009']= rainfall['2008':'2010'].interpolate(method='time')
结果是：
您可以看到 7 月的降雨量超过 30，这意味着一个非常奇怪的月份，因为这些数据是在意大利测量的，现在是夏季，通常情况下的降雨量在 0.0 到 1.0 之间。 请注意，降雨量是一天中的降雨量，因此通常其一年中的行为如下：
如您所见，夏季只有一些高峰，可能是夏季倾盆大雨。
因此，您建议如何使用上一年或下一年的数据填充整个 2009 年？
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